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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种融合彩色图像和深度图像的三维人体姿态估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117132651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311090679.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种融合彩色图像和深度图像的三维人体姿态估计方法是由孙宁;王宇设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合彩色图像和深度图像的三维人体姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于三维人体姿态估计技术领域，尤其为一种融合彩色图像和深度图像的三维人体姿态估计方法，该方法包括以下步骤，步骤一、将RGB‑D数据集拆分为彩色图像数据集和深度图像数据集，分别作为深度图像处理模块和彩色图像处理模块的两个输入；步骤二、对输入的深度图像做图像预处理和深度图像体素化处理；步骤三、将输入的彩色图像送入二维人体关键点检测模块，彩色图像经过卷积神经网络提取低级特征。本方法用基于Transformer网络检测彩色图像中的人体关键点并输出关键点热图，引入了相对位置编码对网络进行了改进，提高了姿态估计网络的性能，为三维人体姿态估计提供精准数据输入。

本发明授权一种融合彩色图像和深度图像的三维人体姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种融合彩色图像和深度图像的三维人体姿态估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤， 步骤一、将RGB-D数据集拆分为彩色图像数据集和深度图像数据集，分别作为深度图像处理模块和彩色图像处理模块的两个输入； 步骤二、对输入的深度图像做图像预处理和深度图像体素化处理； 步骤三、将输入的彩色图像送入二维人体关键点检测模块，彩色图像经过卷积神经网络提取低级特征； 所述步骤三中，二维人体关键点检测模块由三个部分组成：一个CNN主干网络，用于提取低级图像特征；一个Transformer编码器，用于捕获跨位置的特征向量之间的远程空间交互；一个head用来输出预测的关键点热图，在Transfomer编码器中添加相对位置编码，与输入相加后得到新的特征向量，迫使网络中的浅层更加关注局部信息，帮助网络更好地处理序列数据中的位置关系； 步骤四、将步骤二中的体素网格信息与步骤三中的二维关键点热图信息融合作为三维卷积网络的输入； 所述步骤四中，将二维人体关键点热图沿Z轴平铺，热图信息作为得分图，与体素网格结合，得到一个包含二维人体关键点得分图的体素网格； 步骤五、将步骤四中的信息输入到三维关键点预测网络，在网络的处理过程中，使用一系列的三维卷积层对体素网格和二维得分图进行特征提取； 所述步骤五中，三维关键点预测网络利用3DCNN网络架构，网络学习体素网格和分数图中的空间关系和关键点的概率分布，最后输出人体关键点的三维坐标，此处利用密集连接的思想对三维卷积网络进行改进，将每层的所有特征图都连接到下一层的特征图中，特征图之间使用级联操作进行相加。

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